package com.atguigu.gmall.realtime.app.dim;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import com.atguigu.gmall.realtime.app.func.DimSinkFunction;
import com.atguigu.gmall.realtime.app.func.TableProcessFunction;
import com.atguigu.gmall.realtime.beans.TableProcess;
import com.atguigu.gmall.realtime.utils.MyKafkaUtil;
import com.ververica.cdc.connectors.mysql.source.MySqlSource;
import com.ververica.cdc.connectors.mysql.table.StartupOptions;
import com.ververica.cdc.debezium.JsonDebeziumDeserializationSchema;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.api.common.state.MapStateDescriptor;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.BroadcastConnectedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.BroadcastStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.ProcessFunction;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
import org.apache.flink.util.Collector;

/**
 * @author Felix
 * @date 2023/4/12
 * DIM层处理
 * 需要启动的进程
 *      zk、kafka、maxwell、hdfs、hbase、DimApp
 * 代码开发思路
 *      基本环境准备
 *      检查点相关的设置
 *      从kafka主题中读取数据
 *      对读取的数据进行简单的ETL以及类型转换    jsonStr->jsonObj
 *      ~~~~~~~~~~~~~~读取主流业务数据~~~~~~~~~~~~~~~~
 *      使用FlinkCDC读取配置表中配置数据
 *      将配置流进行广播
 *      ~~~~~~~~~~~~~~读取配置数据~~~~~~~~~~~~~~~~
 *      将主流和广播流进行关联---connect
 *      对关联之后的数据进行处理---process
 *      class TableProcessFunction extends BroadcastProcessFunction{
 *          open:预加载配置信息到configMap中
 *          processElement:处理主流业务数据---------------------2
 *              根据处理的业务数据库中表名到广播状态中获取对应的配置信息
 *              如果配置信息不为空，说明是维度
 *                  在向下游传递数据前，过滤掉不需要传递的属性
 *                  在向下游传递数据前，补充输出目的地
 *                  将维度数据向下游传递
 *          processBroadcastElement:处理广播流配置数据
 *              op="d"
 *                  从广播中将对应的配置信息删除掉
 *              op!="d"
 *                  提前将维度表创建出来
 *                      拼接建表语句，使用JDBC执行建表语句---------------------1
 *                  将对应的配置信息放到广播状态中
 *      }
 *      将流中的数据写到phoenix表中
 *          dimDS.addSink()
 *          class DimSinkFunction implements SinkFunction{
 *              invoke:拼接upsert语句，使用jdbc执行upsert语句
 *          }
 * 程序执行的过程分析
 *      当DimApp应用启动的时候，预加载配置信息到configMap中，读取配置表中的数据，放到广播状态中
 *      当修改了业务数据库维度表数据的时候，binlog记录变化
 *      maxwell从binlog中读取变化,并将其封装为json格式字符串，发送到kafka的topic_db主题中
 *      DimApp应用程序会从topic_db主题中读取数据，并将其转换为jsonObj
 *      对当前数据进行处理，根据表名到广播状态以及configMap中读取对应的配置信息，如果读到了，说明是维度
 *      将维度数据发送到下游
 *      对流中的数据进行处理，将其写到phoenix对应的维度表中
 */
public class DimApp {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //TODO 1.基本环境准备
        //1.1 指定流处理环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        //1.2 设置并行度
        env.setParallelism(4);

        /*
        //TODO 2.检查点相关的设置
        //2.1 开启检查点
        env.enableCheckpointing(5000L, CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);
        //2.2 设置检查点超时时间
        env.getCheckpointConfig().setCheckpointTimeout(60000L);
        //2.3 设置job取消之后检查点是否保留
        env.getCheckpointConfig().enableExternalizedCheckpoints(CheckpointConfig.ExternalizedCheckpointCleanup.RETAIN_ON_CANCELLATION);
        //2.4 设置两个检查点之间最小时间间隔
        env.getCheckpointConfig().setMinPauseBetweenCheckpoints(2000L);
        //2.5 设置重启策略
        // env.setRestartStrategy(RestartStrategies.fixedDelayRestart(3,3000L));
        env.setRestartStrategy(RestartStrategies.failureRateRestart(3, Time.days(30),Time.seconds(3)));
        //2.6 设置状态后端
        env.setStateBackend(new HashMapStateBackend());
        // env.getCheckpointConfig().setCheckpointStorage(new JobManagerCheckpointStorage());
        env.getCheckpointConfig().setCheckpointStorage("hdfs://hadoop102:8020/gmall/ck");
        //2.7 设置操作hadoop的用户
        System.setProperty("HADOOP_USER_NAME","atguigu");
        */

        //TODO 3.从kafka中读取数据
        //3.1 声明消费的主题以及消费者组
        String topic = "topic_db";
        String groupId = "dim_app_group";
        //3.2 创建消费者对象
        FlinkKafkaConsumer<String> kafkaConsumer = MyKafkaUtil.getKafkaConsumer(topic,groupId);
        //3.3 消费数据 封装为流
        DataStreamSource<String> kafkaStrDS = env.addSource(kafkaConsumer);

        //TODO 4.对流中的数据进行类型转换以及简单的ETL   jsonStr->jsonObj
        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> jsonObjDS = kafkaStrDS.process(
            new ProcessFunction<String, JSONObject>() {
                @Override
                public void processElement(String jsonStr, Context ctx, Collector<JSONObject> out) throws Exception {
                    try {
                        JSONObject jsonObj = JSON.parseObject(jsonStr);
                        String type = jsonObj.getString("type");
                        if(!type.equals("bootstrap-start") && !type.equals("bootstrap-complete")){
                            out.collect(jsonObj);
                        }
                    } catch (Exception e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                }
            }
        );
        // jsonObjDS.print("####");

        //TODO 5.使用FlinkCDC读取配置表数据-配置流
        MySqlSource<String> mySqlSource = MySqlSource.<String>builder()
            .hostname("hadoop102")
            .port(3306)
            .databaseList("gmall1031_config")
            .tableList("gmall1031_config.table_process")
            .username("root")
            .password("123456")
            .startupOptions(StartupOptions.initial())
            .deserializer(new JsonDebeziumDeserializationSchema()) // converts SourceRecord to JSON String
            .build();
        DataStreamSource<String> mySQLDS = env
            .fromSource(mySqlSource, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "MySQL Source");

        // mySQLDS.print(">>>");

        //TODO 6.将配置流进行广播-广播流
        MapStateDescriptor<String, TableProcess> mapStateDescriptor
            = new MapStateDescriptor<String, TableProcess>("mapStateDescriptor",String.class,TableProcess.class);
        BroadcastStream<String> broadcastDS = mySQLDS.broadcast(mapStateDescriptor);

        //TODO 7.将主流和广播流进行关联-connect
        BroadcastConnectedStream<JSONObject, String> connectDS = jsonObjDS.connect(broadcastDS);

        //TODO 8.对关联后的数据进行处理  过滤出维度数据
        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> dimDS = connectDS.process(
            new TableProcessFunction(mapStateDescriptor)
        );

        //TODO 9.将维度数据写到Phoenix表中
        dimDS.print(">>>");
        dimDS.addSink(new DimSinkFunction());

        env.execute();
    }
}
